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写一段程序，一个文件夹有很多个Excel文件，把每一个Excel文件中的第五行提取出来，按顺序从左往右生成一个新的Excel文件

时间: 2025-01-12 22:03:08 浏览: 60
首先，我们需要安装Python的pandas库来处理Excel文件，以及`openpyxl`库来读取xlsx文件。以下是使用pandas实现这个功能的一个简单示例： ```python import os import pandas as pd # 定义函数，获取文件夹路径和指定行数的数据 def extract_data_from_excel(input_folder, output_file): # 创建一个空列表存储数据 data_list = [] # 遍历输入文件夹中的所有Excel文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): # 加载excel文件 excel_path = os.path.join(input_folder, filename) df = pd.read_excel(excel_path) # 提取每份文件的第5行 row_to_extract = df.iloc[4] # 0-based index, so 4 is the fifth row # 将结果添加到列表中 data_list.append(row_to_extract) # 将所有数据合并成一个DataFrame all_data = pd.DataFrame(data_list) # 将数据保存到新的Excel文件 all_data.to_excel(output_file, index=False) # 如果你想保留索引，可以删除index=False这一行 # 调用函数并设置输入文件夹和输出文件名 input_folder = "your_input_folder" # 替换为实际的文件夹路径 output_file = "combined_output.xlsx" extract_data_from_excel(input_folder, output_file)
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import tkinter as tk from tkinter import filedialog from pathlib import Path from docx import Document from openpyxl import Workbook def get_colspan(cell): """安全获取列合并跨度""" try: return cell._tc.grid_span except AttributeError: return 1 def process_table(table): """精确解析表格结构""" # 计算实际最大列数 max_cols = 0 for row in table.rows: current_cols = 0 for cell in row.cells: current_cols += get_colspan(cell) max_cols = max(max_cols, current_cols) # 初始化网格 grid = [] for row in table.rows: current_row = [None] * max_cols col_cursor = 0 for cell in row.cells: # 跳过已填充列 while col_cursor < max_cols and current_row[col_cursor] is not None: col_cursor += 1 # 处理合并列 colspan = get_colspan(cell) text = cell.text.strip() or "" # 确保空字符串 # 填充单元格 for i in range(colspan): if col_cursor + i < max_cols: current_row[col_cursor + i] = text col_cursor += colspan grid.append(current_row) # 平铺数据并替换None为空字符串 return [cell if cell is not None else "" for row in grid for cell in row] def save_to_excel(data, output_path): """分页保存超大Excel文件""" MAX_COLUMNS = 16384 # Excel最大列限制 wb = Workbook() wb.remove(wb.active) # 删除默认工作表 # 拆分数据到多个工作表 for part_index in range(0, len(data), MAX_COLUMNS): part_data = data[part_index:part_index + MAX_COLUMNS] # 创建新工作表 ws = wb.create_sheet(title=f"Part{part_index//MAX_COLUMNS + 1}") # 写入数据到第一行 for col_idx, value in enumerate(part_data, 1): ws.cell(row=1, column=col_idx, value=value) wb.save(output_path) def process_docx_files(): root = tk.Tk() root.withdraw() # 选择文件夹 folder_path = filedialog.askdirectory(title="请选择包含docx文件的文件夹") if not folder_path: print("操作已取消") return # 处理文件 for docx_path in Path(folder_path).glob("*.docx"): try: doc = Document(docx_path) all_data = [] # 提取所有表格数据 for table in doc.tables: table_data = process_table(table) if table_data: all_data.extend(table_data) if not all_data: print(f"跳过无表格文件：{docx_path.name}") continue # 生成输出路径 output_path = docx_path.with_name(f"{docx_path.stem}_横向结果.xlsx") # 保存Excel文件 save_to_excel(all_data, output_path) print(f"成功保存：{output_path.name}") except Exception as e: print(f"处理失败：{docx_path.name} - {str(e)}") if __name__ == "__main__": process_docx_files() print("\n处理完成！") input("按回车键退出...")上述代码能成功运行生成xlsx文件，但仅处理了文件夹第一个docx文件，并且生成的xlsx文件中同一个值有9个单元格都是一样的重复值，还有大部分空白单元格，请将代码改进能够处理文件夹里的多个文件，仅生成的一个去重去空白单元格的xlsx文件。

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检查以下代码并优化输出完整代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import os import tkinter as tk from tkinter import filedialog, ttk, messagebox import threading import datetime import numpy as np from openpyxl import Workbook from openpyxl.drawing.image import Image from io import BytesIO import platform import tempfile # 尝试导入tkinterdnd2用于文件拖放 USING_DND = False try: import tkinterdnd2 as tkdnd # 测试是否能访问tkdnd命名空间 root = tk.Tk() try: root.tk.call('package', 'require', 'tkdnd') USING_DND = True except tk.TclError: pass root.destroy() except ImportError: pass # 设置中文字体 plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"] # 为Plotly创建字体字符串 PLOTLY_FONT = "SimHei, WenQuanYi Micro Hei, Heiti TC" class App: def __init__(self, root): self.root = root self.dnd_supported = USING_DND # 如果使用tkinterdnd2，设置根窗口 if self.dnd_supported: try: self.root = tkdnd.DndTkRoot() except AttributeError: # 对于不支持DndTkRoot的版本 self.root = tk.Tk() tkdnd.DND_FILES = 1 tkdnd.DND_ALL = 1 self.root.title("设备状态数据分析工具") self.root.geometry("800x600") self.root.configure(bg="#f0f0f0") # 确保窗口关闭时线程能正确退出 self.root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.on_closing) self.is_running = False self.temp_files = [] # 用于跟踪临时文件 # 创建UI组件 self.create_widgets() def create_widgets(self): # 标题 title_label = tk.Label( self.root, text="设备状态数据分析工具", font=("SimHei", 20, "bold"), bg="#f0f0f0", pady=20 ) title_label.pack() # 文件选择区域 file_frame = tk.Frame(self.root, bg="#e0e0e0", relief="solid", bd=2) file_frame.pack(fill="x", padx=50, pady=10) # 添加按钮和标签 button_frame = tk.Frame(file_frame, bg="#e0e0e0") button_frame.pack(fill="x", expand=True, padx=10, pady=10) select_button = tk.Button( button_frame, text="选择文件", font=("SimHei", 12), command=self.select_file, bg="#4CAF50", fg="white", padx=10, pady=5 ) select_button.pack(side="left") self.file_path_var = tk.StringVar() self.file_path_var.set("未选择文件") file_path_label = tk.Label( button_frame, textvariable=self.file_path_var, font=("SimHei", 10), bg="#e0e0e0", wraplength=400 ) file_path_label.pack(side="left", padx=10, fill="x", expand=True, anchor="w") # 拖放说明 dnd_status = self.dnd_supported drop_label = tk.Label( file_frame, text="或拖放CSV/Excel文件到此处", font=("SimHei", 10, "italic"), bg="#e0e0e0", fg="#666666" ) drop_label.pack(pady=5) # 尝试绑定拖放事件 try: if dnd_status: file_frame.drop_target_register(tkdnd.DND_FILES) file_frame.dnd_bind('<<Drop>>', self.on_drop) except Exception as e: # 如果绑定失败，禁用拖放功能 dnd_status = False drop_label.config( text="拖放功能不可用，请使用选择文件按钮", fg="#FF0000" ) if not dnd_status: drop_label.config( text="拖放功能不可用，请使用选择文件按钮", fg="#FF0000" ) # 进度条 progress_frame = tk.Frame(self.root, bg="#f0f0f0") progress_frame.pack(fill="x", padx=50, pady=10) progress_label = tk.Label( progress_frame, text="处理进度:", font=("SimHei", 12), bg="#f0f0f0" ) progress_label.pack(side="left") self.progress_var = tk.DoubleVar() self.progress_bar = ttk.Progressbar( progress_frame, variable=self.progress_var, length=500, mode="determinate" ) self.progress_bar.pack(side="left", padx=10) # 状态标签 self.status_var = tk.StringVar() self.status_var.set("等待文件...") status_label = tk.Label( self.root, textvariable=self.status_var, font=("SimHei", 12), bg="#f0f0f0", fg="#333333" ) status_label.pack(pady=10) # 日志区域 log_frame = tk.Frame(self.root, bg="#f0f0f0") log_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=50, pady=10) log_label = tk.Label( log_frame, text="处理日志:", font=("SimHei", 12), bg="#f0f0f0" ) log_label.pack(anchor="w") self.log_text = tk.Text( log_frame, wrap="word", font=("SimHei", 10), bg="#ffffff", bd=1, relief="solid" ) self.log_text.pack(fill="both", expand=True, pady=5) scrollbar = tk.Scrollbar(self.log_text) scrollbar.pack(side="right", fill="y") self.log_text.config(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.log_text.yview) # 底部信息 footer_label = tk.Label( self.root, text="处理结果将保存为HTML文件和Excel图表", font=("SimHei", 10), bg="#f0f0f0", fg="#666666", pady=10 ) footer_label.pack(side="bottom") def select_file(self): """打开文件选择对话框""" file_path = filedialog.askopenfilename( filetypes=[("Excel files", "*.xlsx"), ("CSV files", "*.csv"), ("All files", "*.*")] ) if file_path: self.file_path_var.set(file_path) self.process_file(file_path) def on_drop(self, event): """处理文件拖放事件""" # 获取拖放的文件路径 file_path = event.data.strip('{}') # 处理可能的多文件拖放，只取第一个文件 if isinstance(file_path, str) and " " in file_path: file_path = file_path.split()[0] if (file_path.lower().endswith('.csv') or file_path.lower().endswith('.xlsx')) and os.path.exists(file_path): self.file_path_var.set(file_path) self.process_file(file_path) else: self.log("错误: 请拖放有效的CSV或Excel(.xlsx)文件") def process_file(self, file_path): """处理文件（在单独线程中运行）""" if self.is_running: self.log("警告: 已有任务在运行中") return self.is_running = True self.log(f"开始处理文件: {file_path}") self.status_var.set("正在处理...") self.progress_var.set(0) # 在单独线程中处理文件 thread = threading.Thread(target=self._process_file_thread, args=(file_path,)) thread.daemon = True thread.start() def _process_file_thread(self, file_path): """文件处理线程函数""" try: # 阶段1: 读取文件 self.progress_var.set(10) self.status_var.set("读取文件...") self.log("正在读取文件...") try: if file_path.lower().endswith('.csv'): df = pd.read_csv(file_path, header=0) self.log("成功读取CSV文件") elif file_path.lower().endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(file_path, header=0) self.log("成功读取Excel文件") else: self.log(f"错误: 不支持的文件格式。请使用CSV或.xlsx格式的Excel文件") self.status_var.set("处理失败") self.is_running = False return except Exception as e: self.log(f"错误: 读取文件失败 - {str(e)}") self.status_var.set("处理失败") self.is_running = False return self.progress_var.set(20) self.log("文件读取成功") self.log(f"数据基本信息：") self.log_df_info(df) # 阶段2: 数据预处理 self.status_var.set("数据预处理...") self.log("正在进行数据预处理...") # 检查关键列是否存在 required_columns = ['时间', '设备名称', '状态', '类型'] # 新增"类型"列 missing_columns = [col for col in required_columns if col not in df.columns] if missing_columns: self.log(f"错误：数据中缺少以下列: {', '.join(missing_columns)}") self.log(f"可用列名: {', '.join(df.columns.tolist())}") self.status_var.set("处理失败") self.is_running = False return # 转换时间列（匹配实际格式） try: # 优先尝试实际数据中的格式（短横线日期+秒） df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') self.log(f"成功使用格式 '%Y-%m-%d %H:%M:%S' 解析时间列") except ValueError: # 其次尝试斜杠日期+秒 try: df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%Y/%m/%d %H:%M:%S') self.log(f"成功使用格式 '%Y/%m/%d %H:%M:%S' 解析时间列") except ValueError: # 再尝试不含秒的格式 try: df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%Y-%m-%d %H:%M') self.log(f"成功使用格式 '%Y-%m-%d %H:%M' 解析时间列") except ValueError: self.log("警告: 无法使用预设格式解析时间列，尝试自动解析") df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间']) # 自动解析 # 状态值映射函数 def map_status(value): if pd.isna(value): return None elif '↑' in str(value) or '吸起' in str(value) or '开' in str(value): return 1 # 吸起状态 elif '↓' in str(value) or '落下' in str(value) or '关' in str(value): return 0 # 落下状态 else: self.log(f"警告：发现未知状态值 '{value}'，已映射为 None") return None # 映射状态值并创建新列 df['状态值'] = df['状态'].apply(map_status) # 检查是否有有效的状态值 valid_status_count = df['状态值'].count() if valid_status_count == 0: self.log("错误：没有找到有效的状态值（↑/吸起 或 ↓/落下）") self.status_var.set("处理失败") self.is_running = False return # 处理缺失值 if df['状态值'].isna().sum() > 0: self.log(f"警告：状态值列包含 {df['状态值'].isna().sum()} 个缺失值，已使用前向填充") df['状态值'] = df['状态值'].fillna(method='ffill') # 按设备、类型和时间排序（新增类型排序） df = df.sort_values(['类型', '设备名称', '时间']) self.progress_var.set(40) self.log("数据预处理完成") self.log(f"设备类型分布: {df['类型'].value_counts().to_dict()}") # 打印类型分布 # 阶段3: 生成趋势图（按类型区分样式） self.status_var.set("生成趋势图...") self.log("正在生成趋势图...") fig = go.Figure() all_device_durations = {} # 定义类型样式映射（联锁：实线；自采PED继电器：虚线） type_style = { '联锁': {'dash': 'solid', 'color': 'green'}, '自采PED继电器': {'dash': 'dash', 'color': 'blue'} } # 按类型分组处理设备 for (type_name, device_name), device_df in df.groupby(['类型', '设备名称']): device_df = device_df.sort_values('时间') x = [] y = [] hover_text = [] current_start_time = None device_durations = [] if not device_df.empty: first_time = device_df['时间'].iloc[0] first_status = device_df['状态值'].iloc[0] current_start_time = first_time # 初始化当前状态的开始时间 # 添加第一个点 x.append(first_time) y.append(first_status) status_text = "吸起" if first_status == 1 else "落下" hover_text.append(f"{status_text}
开始时间: {first_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 处理剩余的点 for i in range(1, len(device_df)): prev_time = device_df['时间'].iloc[i - 1] current_time = device_df['时间'].iloc[i] current_status = device_df['状态值'].iloc[i] prev_status = device_df['状态值'].iloc[i - 1] # 如果状态变化，计算持续时间并添加到悬停文本 if current_status != prev_status: duration = current_time - current_start_time duration_seconds = duration.total_seconds() # 格式化持续时间，根据长短选择合适的单位 if duration_seconds < 60: duration_text = f"{duration_seconds:.1f}秒" elif duration_seconds < 3600: duration_text = f"{duration_seconds / 60:.1f}分钟" else: duration_text = f"{duration_seconds / 3600:.2f}小时" # 添加水平线（保持上一个状态直到当前时间点） x.append(current_time) y.append(prev_status) status_text = "吸起" if prev_status == 1 else "落下" hover_text.append( f"{status_text}
开始时间: {current_start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
持续时间: {duration_text}") # 记录状态持续时间 device_durations.append({ '状态': status_text, '开始时间': current_start_time, '结束时间': current_time, '持续时间(秒)': duration_seconds, '持续时间文本': duration_text }) # 添加垂直线（状态变化） x.append(current_time) y.append(current_status) status_text = "吸起" if current_status == 1 else "落下" hover_text.append( f"{status_text}
开始时间: {current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 更新当前状态的开始时间 current_start_time = current_time else: # 如果状态未变化，只添加水平线 x.append(current_time) y.append(current_status) status_text = "吸起" if current_status == 1 else "落下" hover_text.append( f"{status_text}
开始时间: {current_start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 处理最后一个状态的持续时间（到数据结束） if current_start_time is not None: last_time = device_df['时间'].iloc[-1] duration = last_time - current_start_time duration_seconds = duration.total_seconds() if duration_seconds < 60: duration_text = f"{duration_seconds:.1f}秒" elif duration_seconds < 3600: duration_text = f"{duration_seconds / 60:.1f}分钟" else: duration_text = f"{duration_seconds / 3600:.2f}小时" # 记录最后一个状态的持续时间 device_durations.append({ '状态': "吸起" if device_df['状态值'].iloc[-1] == 1 else "落下", '开始时间': current_start_time, '结束时间': last_time, '持续时间(秒)': duration_seconds, '持续时间文本': duration_text }) # 保存该设备的所有状态持续时间 all_device_durations[device_name] = device_durations # 获取设备类型对应的样式 style = type_style.get(type_name, {'dash': 'solid', 'color': 'gray'}) if type_name not in type_style: self.log(f"警告：未知设备类型 '{type_name}'，使用默认样式") # 添加矩形图轨迹，包含悬停文本，使用类型样式 fig.add_trace(go.Scatter( x=x, y=y, mode='lines', name=f"{type_name}-{device_name}", # 在图例中显示类型 fill='tozeroy', line=dict(width=2, dash=style['dash'], color=style['color']), opacity=0.7, hovertemplate='%{text}<extra></extra>', text=hover_text )) # 优化图表显示 fig.update_layout( hovermode="x unified", xaxis_title="时间", yaxis_title="状态值", legend_title="设备类型-名称", font=dict(family=PLOTLY_FONT, size=12), title="设备状态随时间变化（按类型区分）" ) # 添加水平线显示状态含义 fig.add_hline(y=1, line_dash="dash", line_color="green", annotation_text="吸起(↑)") fig.add_hline(y=0, line_dash="dash", line_color="red", annotation_text="落下(↓)") # 添加图例说明类型样式 fig.add_annotation( x=0.05, y=0.05, xref="paper", yref="paper", text="类型样式说明:<br>联锁 - 绿色实线<br>自采PED继电器 - 蓝色虚线", showarrow=False, font=dict(family=PLOTLY_FONT, size=10), bgcolor="rgba(255,255,255,0.8)", bordercolor="rgba(0,0,0,0.2)", borderwidth=1 ) # 保存图表为HTML文件 html_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_状态趋势图.html' fig.write_html(html_path) self.log(f"时间序列趋势图（按类型区分）已保存至: {html_path}") # 打印每个设备的状态持续时间 self.log("\n各设备状态持续时间详情:") for device_name, durations in all_device_durations.items(): device_type = df[df['设备名称'] == device_name]['类型'].iloc[0] self.log(f"\n设备: {device_type}-{device_name}") for i, duration in enumerate(durations): self.log( f"{i + 1}. {duration['状态']}: 从 {duration['开始时间'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} 到 {duration['结束时间'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}, 持续时间: {duration['持续时间文本']}") self.progress_var.set(50) # 阶段4: 生成状态变化连续性分析图表（按类型分组） self.status_var.set("生成状态变化连续性分析...") self.log("正在生成状态变化连续性分析...") # 按设备和类型分组并计算状态变化次数 device_status_changes = df.groupby(['类型', '设备名称'])['状态值'].apply( lambda x: x.diff().abs().sum()).reset_index(name='状态变化次数') # 计算每个设备的数据时间范围 time_range = df.groupby(['类型', '设备名称'])['时间'].agg(['min', 'max']) time_range['duration'] = time_range['max'] - time_range['min'] time_range['duration_days'] = time_range['duration'].dt.total_seconds() / (24 * 3600) # 计算状态变化频率（每天变化次数） device_status_changes = pd.merge(device_status_changes, time_range[['duration_days']], left_on=['类型', '设备名称'], right_index=True) device_status_changes['状态变化频率(次/天)'] = device_status_changes['状态变化次数'] / \ device_status_changes['duration_days'] # 创建状态变化次数柱状图（按类型分组） fig_bar_changes = px.bar( device_status_changes, x='设备名称', y='状态变化次数', color='类型', title='各设备状态变化次数统计（按类型分组）', labels={'状态变化次数': '状态变化次数', '设备名称': '设备名称', '类型': '设备类型'} ) # 优化柱状图显示 fig_bar_changes.update_layout( xaxis_title="设备名称", yaxis_title="状态变化次数", legend_title="设备类型", font=dict(family=PLOTLY_FONT, size=12), barmode='group' ) # 保存状态变化次数柱状图为HTML文件 bar_changes_html_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_状态变化次数柱状图.html' fig_bar_changes.write_html(bar_changes_html_path) self.log(f"状态变化次数柱状图（按类型分组）已保存至: {bar_changes_html_path}") # 创建状态变化频率柱状图（按类型分组） fig_bar_frequency = px.bar( device_status_changes, x='设备名称', y='状态变化频率(次/天)', color='类型', title='各设备状态变化频率统计（按类型分组）', labels={'状态变化频率(次/天)': '状态变化频率(次/天)', '设备名称': '设备名称', '类型': '设备类型'} ) # 优化柱状图显示 fig_bar_frequency.update_layout( xaxis_title="设备名称", yaxis_title="状态变化频率(次/天)", legend_title="设备类型", font=dict(family=PLOTLY_FONT, size=12), barmode='group' ) # 保存状态变化频率柱状图为HTML文件 bar_frequency_html_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_状态变化频率柱状图.html' fig_bar_frequency.write_html(bar_frequency_html_path) self.log(f"状态变化频率柱状图（按类型分组）已保存至: {bar_frequency_html_path}") # 计算状态持续时间 self.log("正在计算状态持续时间...") status_durations = [] for (type_name, device_name), device_df in df.groupby(['类型', '设备名称']): # 确保数据按时间排序 device_df = device_df.sort_values('时间') # 初始化当前状态和开始时间 if not device_df.empty: current_status = device_df['状态值'].iloc[0] start_time = device_df['时间'].iloc[0] # 遍历每一行计算状态持续时间 for i in range(1, len(device_df)): new_status = device_df['状态值'].iloc[i] end_time = device_df['时间'].iloc[i] # 如果状态变化，记录持续时间 if new_status != current_status: duration = (end_time - start_time).total_seconds() / 3600 # 转换为小时 status_durations.append({ '设备名称': device_name, '类型': type_name, # 新增类型信息 '状态': '吸起' if current_status == 1 else '落下', '持续时间(小时)': duration }) # 更新当前状态和开始时间 current_status = new_status start_time = end_time # 转换为DataFrame if status_durations: status_durations_df = pd.DataFrame(status_durations) # 计算每个设备的平均开启和关闭时间 avg_durations = status_durations_df.groupby(['类型', '设备名称', '状态'])['持续时间(小时)'].mean().reset_index() # 创建状态持续时间柱状图（按类型分组） fig_bar_duration = px.bar( avg_durations, x='设备名称', y='持续时间(小时)', color='状态', facet_row='类型', # 按类型分行显示 barmode='group', title='各设备平均状态持续时间（按类型分组）', labels={'持续时间(小时)': '平均持续时间(小时)', '设备名称': '设备名称', '状态': '状态', '类型': '设备类型'} ) # 优化柱状图显示 fig_bar_duration.update_layout( xaxis_title="设备名称", yaxis_title="平均持续时间(小时)", legend_title="状态", font=dict(family=PLOTLY_FONT, size=12) ) # 保存状态持续时间柱状图为HTML文件 bar_duration_html_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_状态持续时间柱状图.html' fig_bar_duration.write_html(bar_duration_html_path) self.log(f"状态持续时间柱状图（按类型分组）已保存至: {bar_duration_html_path}") else: self.log("警告: 无法计算状态持续时间，数据可能不足") bar_duration_html_path = None self.progress_var.set(70) # 阶段5: 生成时间序列柱状图，展示状态变化随时间的分布（按类型区分） self.status_var.set("生成时间序列柱状图...") self.log("正在生成时间序列柱状图...") # 创建一个新的DataFrame来存储状态变化点 change_points = [] for (type_name, device_name), device_df in df.groupby(['类型', '设备名称']): # 确保数据按时间排序 device_df = device_df.sort_values('时间') # 记录状态变化点 if len(device_df) > 1: for i in range(1, len(device_df)): if device_df['状态值'].iloc[i] != device_df['状态值'].iloc[i - 1]: change_points.append({ '设备名称': device_name, '类型': type_name, # 新增类型信息 '时间': device_df['时间'].iloc[i], '状态': '吸起' if device_df['状态值'].iloc[i] == 1 else '落下', '变化类型': '吸起' if device_df['状态值'].iloc[i] > device_df['状态值'].iloc[i - 1] else '落下' }) if change_points: # 转换为DataFrame change_points_df = pd.DataFrame(change_points) # 提取小时信息，用于分析状态变化的时间分布 change_points_df['小时'] = change_points_df['时间'].dt.hour # 计算每个小时的状态变化次数（按类型分组） hourly_changes = change_points_df.groupby(['小时', '类型', '变化类型']).size().reset_index(name='变化次数') # 创建时间序列柱状图（按类型分组） fig_time_series = px.bar( hourly_changes, x='小时', y='变化次数', color='变化类型', facet_row='类型', # 按类型分行显示 barmode='group', title='状态变化的时间分布（按类型分组）', labels={'小时': '小时', '变化次数': '状态变化次数', '变化类型': '变化类型', '类型': '设备类型'}, category_orders={'小时': list(range(24))} ) # 优化图表显示 fig_time_series.update_layout( xaxis_title="小时", yaxis_title="状态变化次数", legend_title="变化类型", font=dict(family=PLOTLY_FONT, size=12) ) # 保存时间序列柱状图为HTML文件 time_series_html_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_状态变化时间分布.html' fig_time_series.write_html(time_series_html_path) self.log(f"状态变化时间分布柱状图（按类型分组）已保存至: {time_series_html_path}") else: self.log("警告: 无法生成状态变化时间分布，数据可能不足") time_series_html_path = None self.progress_var.set(80) # 阶段6: 生成Excel报告（按类型分组） self.status_var.set("生成Excel报告...") self.log("正在生成Excel报告...") # 尝试保存趋势图为图像 img_path = None try: # 使用系统临时文件夹创建临时图像 temp_dir = tempfile.gettempdir() img_path = os.path.join(temp_dir, os.path.basename(os.path.splitext(file_path)[0]) + '_临时图像.png') self.temp_files.append(img_path) # 跟踪临时文件 # 保存趋势图为图像 fig.write_image(img_path) save_image_success = True except Exception as e: self.log(f"警告: 无法保存图像到Excel - {str(e)}") self.log("提示: 请安装kaleido包以支持图像导出: pip install -U kaleido") save_image_success = False # 创建Excel工作簿 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "设备状态分析" # 添加标题 ws['A1'] = "设备状态数据分析报告" ws['A1'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 16, 'bold': True} # 添加生成时间 ws['A2'] = f"生成时间: {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}" ws['A2'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 10} # 添加源文件信息 ws['A3'] = f"源文件: {os.path.basename(file_path)}" ws['A3'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 10} # 添加趋势图（如果成功保存图像） if save_image_success: ws['A5'] = "设备状态随时间变化趋势图（按类型区分）" ws['A5'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 12, 'bold': True} img = Image(img_path) # 调整图像大小 img.width = 600 img.height = 400 ws.add_image(img, 'A6') else: ws['A5'] = "设备状态随时间变化趋势图（图像导出失败）" ws['A5'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 12, 'bold': True} ws['A6'] = "请安装kaleido包以支持图像导出: pip install -U kaleido" ws['A6'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 10, 'color': 'FF0000'} # 添加状态变化次数数据（按类型分组） ws['A26'] = "各设备状态变化次数统计（按类型分组）" ws['A26'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 12, 'bold': True} # 添加表头 ws['A27'] = "设备类型" ws['B27'] = "设备名称" ws['C27'] = "状态变化次数" ws['D27'] = "状态变化频率(次/天)" ws['A27'].font = {'name': 'SimHei', 'bold': True} ws['B27'].font = {'name': 'SimHei', 'bold': True} ws['C27'].font = {'name': 'SimHei', 'bold': True} # 添加数据 for row_idx, row_data in enumerate(device_status_changes.values, 28): for col_idx, value in enumerate(row_data, 1): if col_idx == 3: # 状态变化频率保留两位小数 ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=round(value, 2)) else: ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value) # 添加状态持续时间数据（如果有） if status_durations: ws['E26'] = "各设备平均状态持续时间" ws['E26'].font = {'name': 'SimHei', 'size': 12, 'bold': True} # 添加表头 ws['E27'] = "设备名称" ws['F27'] = "状态" ws['G27'] = "平均持续时间(小时)" ws['E27'].font = {'name': 'SimHei', 'bold': True} ws['F27'].font = {'name': 'SimHei', 'bold': True} ws['G27'].font = {'name': 'SimHei', 'bold': True} # 添加数据 for row_idx, row_data in enumerate(avg_durations.values, 28): for col_idx, value in enumerate(row_data, 5): if col_idx == 7: # 平均持续时间保留两位小数 ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=round(value, 2)) else: ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value) # 保存Excel文件 excel_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_分析报告.xlsx' wb.save(excel_path) self.log(f"Excel报告已保存至: {excel_path}") self.progress_var.set(100) self.status_var.set("处理完成") self.log("处理完成!") # 打开结果文件夹 result_folder = os.path.dirname(file_path) if platform.system() == "Windows": os.startfile(result_folder) elif platform.system() == "Darwin": # macOS os.system(f'open "{result_folder}"') else: # Linux os.system(f'xdg-open "{result_folder}"') except Exception as e: self.log(f"发生错误: {str(e)}") self.status_var.set("处理失败") finally: # 清理临时文件 self.cleanup_temp_files() self.is_running = False def cleanup_temp_files(self): """清理临时文件""" for file_path in self.temp_files: if os.path.exists(file_path): try: os.remove(file_path) except Exception as e: self.log(f"警告: 无法删除临时文件 {file_path}: {str(e)}") self.temp_files = [] def log_df_info(self, df): """将DataFrame信息添加到日志""" # 捕获info()的输出 import io buffer = io.StringIO() df.info(buf=buffer) info = buffer.getvalue() buffer.close() # 将信息添加到日志 self.log(info) # 添加前几行数据 self.log("\n数据前几行信息：") self.log(df.head().to_string()) def log(self, message): """添加日志消息""" self.root.after(0, lambda: self._append_log(message)) def _append_log(self, message): """实际添加日志消息的方法""" self.log_text.insert("end", message + "\n") self.log_text.see("end") def on_closing(self): """处理窗口关闭事件""" if self.is_running: if messagebox.askyesno("确认", "正在处理数据，确定要退出吗?"): self.cleanup_temp_files() # 确保清理临时文件 self.root.destroy() else: self.cleanup_temp_files() # 确保清理临时文件 self.root.destroy() if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() # 如果使用tkinterdnd2，替换根窗口 if USING_DND: root.destroy() try: root = tkdnd.DndTkRoot() except AttributeError: # 回退到普通Tk根窗口 root = tk.Tk() # 设置拖放类型常量 setattr(tkdnd, 'DND_FILES', 'DND_FILES') setattr(tkdnd, 'DND_ALL', 'DND_ALL') app = App(root) root.mainloop()

我们有一个大型的Tkinter应用程序，用于分析设备状态数据。代码已经实现了从CSV/Excel文件读取数据，进行预处理，生成多种图表（包括时间序列趋势图、状态变化次数和频率柱状图、状态持续时间柱状图、状态变化时间...

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# 摘要 本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用，尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先，阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后，本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着，文章聚焦于提升UDP通信安全性，介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现，以及防御网络攻击的策略。最后，通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用，并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。 # 关键字 LabVIEW；UDP网络通讯；性能优化；安全性；
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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先，用户的问题是：“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以，我需要基于提供的引用材料，构建一个清晰的回答。 引用材料总结： - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样，提供位移、尺度、形变不变性。三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点： ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理，操作简单" - **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录，后台审阅" - **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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【Oracle数据泵进阶技巧】：避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略

# 1. Oracle数据泵技术概述 ## Oracle数据泵技术简介 Oracle数据泵（Data Pump）是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入，提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具，因为它支持多线程，可以在导入和导出过程中显著提高性能。 ## 数据泵的核心优势 数据泵的核心优势在于它能并行处理数据，支持大对象（LOBs）和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式，以及可以控制传输过程中的各种细节，如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。 ## 数据